Neuste Artikel für Datenschutz

Ein Blick auf föderierte Lernalgorithmen und -rahmen für datenschutzfreundliches maschinelles Lernen.

Lern ne Methode kennen, die Vorhersagen schneller macht und dabei die Daten schützt.

Eine neue Methode verbessert medizinische Modelle, während sie die Patientendaten geheim hält.

Fortgeschrittene Techniken verbessern die Video-Streaming-Qualität mit minimalen Unterbrechungen.

Ein neuer Ansatz unterstützt die Videoaktivitätserkennung und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.

Dieser Artikel untersucht die Rolle und Herausforderungen von synthetischen tabellarischen Daten im ML.

Untersuchung des Zusammenspiels von Fairness, Privatsphäre und prädiktiver Leistung im maschinellen Lernen.

Erfahre, wie FGL den Datenschutz schützt und gleichzeitig die Machine Learning-Modelle verbessert.

Ein neues Modell geht auf Datenschutzbedenken in smarten Gesundheitsnetzwerken ein, indem es Blockchain und vertrauensbasierte Ansätze nutzt.

Federated Learning verbessert die medizinische NLP und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Ein Blick darauf, wie man die VFL-Geschwindigkeit verbessern kann, ohne die Datensicherheit zu gefährden.

Lerne, wie synthetische Daten die Privatsphäre in langfristiger Forschung schützen können.

Verstehen, wie Differentialprivacy sensitive Informationen in der Datenanalyse schützt.

Ein neuer Ansatz, um die Privatsphäre in verschlüsselten Datenbanken zu verbessern.

Eine Studie zeigt Unterschiede zwischen den Datenschutzkennzeichnungen von Apps und den tatsächlichen Datenpraktiken.

Erfahre, wie DP-OPH-Techniken Benutzerdaten in der Analyse schützen.

Eine neue Methode verbessert die Stabilität im föderierten Lernen durch bessere Modellanpassung.

Die Kombination von föderiertem Lernen mit differenzieller Privatsphäre verbessert die Klassifizierung medizinischer Bilder und sorgt gleichzeitig für die Sicherheit der Patientendaten.

Ein Framework, das das federierte Lernen verbessert, indem es verschiedene Aufgaben über Geräte hinweg verwaltet.

Eine neue Technik verbessert die Erkennung von Backdoor-Angriffen in föderierten Lernmodellen.

Ein neues Modell verbessert die Effizienz und Genauigkeit bei der Klassifikation medizinischer Bilder.

KI-Chatbots verändern die medizinische Bildgebung, indem sie Effizienz und Kommunikation verbessern.

Die Risiken von Datenvergiftung in SplitFed Learning-Anwendungen untersuchen.

Ein neuer Ansatz für personalisierte Empfehlungen in dezentralen Netzwerken.

KI-Software verbessert die Verarbeitung von medizinischen Berichten für eine bessere Patientenversorgung.

Untersuchung des globalen DNS-Hostings und seiner Auswirkungen auf nationale Kontrolle und Sicherheit.

Patienten mehr Kontrolle über ihre Gesundheitsdaten geben und Privatsphäre garantieren.

Ein Blick darauf, wie lokale differenzielle Privatsphäre persönliche Datensicherheit gewährleisten kann, während sie Forschung ermöglicht.

Untersuchung der lokalen differentiellen Privatsphäre innerhalb des Thompson Sampling für bessere Entscheidungsfindung.

Ein neues Framework verbessert die verteilte Optimierung für komplexe nicht-konvexe Probleme.

FedInit verbessert die Zusammenarbeit von Geräten im föderierten Lernen, indem es das Client-Drift-Problem angeht.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz bei der Datenanalyse mit Kernel-Dichteschätzung.

Ein neues Framework verbessert das dezentrale Lernen für dynamische Datenumgebungen.

Untersuchen, wie neuronale Netzwerke Trainingsdaten abrufen können und welche Datenschutzrisiken dabei entstehen.

Eine neue Abwehrmechanismus gegen Membership-Inference-Angriffe in Machine-Learning-Modellen wird vorgestellt.

Organisationen können den Datenschutz besser schützen und gleichzeitig die Nützlichkeit der Daten durch ein strukturiertes Framework sicherstellen.

Neue offene Plattformen sollen das Föderierte Lernen durch die Zusammenarbeit der Nutzer verbessern.

Wir stellen VertiBench vor, ein Tool zur Bewertung von vertikalen föderierten Lernalgorithmen mit realistischen Datensätzen.

FedDec verbessert das föderierte Lernen, indem es direkte Gerätekommunikation für besseres Modelltraining ermöglicht.

Invariant Dropout verbessert die Trainingseffizienz, indem es die Leistungsschwankungen von Geräten steuert.